O Deep Learning é um aprofundamento de Machine Learning, que nada mais é do que a aplicação de Inteligência Artificial e Data Science.
Se é possível que a máquina aprenda a reconhecer padrões, o Deep Learning vai além, definindo padrões de análise profunda, incluindo processamento de linguagem natural.
Graças a essa tecnologia, que avança cada vez mais, podemos contar com softwares de reconhecimento de fala, imagem e até mesmo definir descrições automáticas para mídias digitais.
Neste artigo você irá entender o conceito básico de Deep Learning e o universo expansível da Ciência de Dados.
Ciência de Dados e Inteligência Artificial
Inteligência Artificial (IA ou AI, em inglês) é um termo guarda-chuva que ainda tem imprecisões sobre seu significado.
Uma maneira simplista de explicar a IA é defini-la como um processo de automatização de tarefas. A IA está, de fato, inserida no nosso dia a dia, com gadgets cada vez mais inteligentes.
Já o conceito mais avançado da Inteligência Artificial se baseia no fato de que esse processo de aprendizado das máquinas seja cada vez mais semelhante ao aprendizado humano.
O Data Science, ou Ciência de Dados, trabalha junto ao Machine Learning. É por meio de tecnologias de algoritmos que a máquina é ensinada a compreender padrões.
Já o funcionamento dos algoritmos é por meio de conjuntos de regras que demonstram, por etapas, como um “problema” pode ser resolvido.
Portanto, ao se deparar com um banco de dados que rastreia comportamentos de usuários, por exemplo, o algorítimo ensina à máquina quais são as possibilidades de análise e automatiza esse processo por meio dos comandos empregados.
A análise de dados brutos é um processo que custa muito tempo e dinheiro, mas que é uma tarefa “simples” para ser executada por um sistema automatizado.
Dessa forma, ao desenvolver mecanismos que sejam capazes de identificar padrões, seja de dados ou de comportamentos, se economiza tempo e dinheiro.
Diferença Entre Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning
Em resumo, os três conceitos se complementam, mas também podem ser utilizados em diferentes contextos.
- Inteligência Artificial: como já comentamos, é o “termo guarda-chuva” para a técnica de desenvolvimento para análise de dados, criando sistemas capazes de identificar padrões por meio de algoritmos inteligentes;
- Machine Learning: é por meio do Machine Learning que a Inteligência Artificial é possível. Ao executar os comandos de algorítimos, o sistema não decora o padrão, mas aprende a identificá-lo em outras situações;
- Deep Learning: este é o aprofundamento do aprendizado do Machine Learning. Nesse caso, os algorítimos utilizados são mais robustos que no ML, realizando análises por meio de redes neurais, que aproxima ainda mais o funcionamento da máquina em relação ao cérebro humano.
Conceitos de Deep Learning
Já sabemos que o Deep Learning, ou aprendizagem profunda, é a tecnologia que vai além do Machine Learning, possibilitando inteligências artificiais mais semelhantes ao cérebro humano.
Porém, é importante ressaltar uma diferença entre o DL e o ML.
Enquanto o Machine Learning é executado de forma linear, o Deep Learning utiliza camadas encadeadas de forma hierárquica, o que possibilita maior complexidade das análises.
Ao trabalhar com esse sistema de camadas, os algorítimos se assemelham ao funcionamento dos neurônios, que também processam grandes quantidades de informações.
Dessa forma, a IA consegue reconhecer e analisar uma quantidade muito maior e mais complexa de dados, incluindo imagens, sons e outros recursos utilizados em dados.
O Deep Learning é capaz, por exemplo, de executar análises e processamento de dados até mesmo com casos de Big Data.
Aplicações do Deep Learning
O Deep Learning pode ser empregado a diversos casos de desenvolvimento de IA.
Porém, hoje ele é mais utilizado para processamento de linguagens naturais. Ou seja, informações que poderiam ser reconhecidas pelo cérebro humano, como sons, imagens, além da capacidade de realizar escolhas.
- Reconhecimento de fala: este é um dos recursos mais utilizados no nosso dia a dia. É por meio dele que os sistemas operacionais têm trabalhado para ter reconhecimento de voz empregado às assistentes virtuais, presentes hoje em quase todos os smartphones;
- Reconhecimento de imagem: é um dos aliados às práticas de acessibilidade na internet. Com ele, é possível criar descrições automáticas, reconhecendo elementos presentes na imagem, sem a inserção de alt text, por exemplo. Esta tecnologia também está sendo estudada para implantação em carros autônomos;
- Sistemas de recomendação: muito se fala sobre os algorítimos de sites de entretenimento e redes sociais, que trabalham massivamente com recomendações personalizadas. O DL é a tecnologia que possibilita essa realidade, identificando não só os seus gostos pessoais, mas também criando padrões para identificação de perfis similares.
O Deep Learning vai, obviamente, ainda mais longe. Recursos automatizados para transcrição de áudios, tradução automática de textos e imagens com texto são alguns exemplos que podem ser facilmente encontrados no dia a dia.
Porém, o Deep Learning está presente em situações ainda mais complexas, como previsões de mercados de ativos, análises de riscos e prevenção a fraudes são aplicações que exigem ainda mais dos algorítimos.
No caso de prevenção a fraudes, por exemplo, o algoritmo precisa identificar com máxima precisão o que pode ser um comportamento fraudulento por parte do usuário.
E definir padrões para esses casos, a máquina ainda não pode ser independente por completo, já que a análise humana é determinante para resultados mais assertivos.
Futuro da Inteligência Artificial com o Deep Learning
O conceito primário de Inteligência Artificial surgiu em 1959, e foi nomeado dessa forma pelo Professor John McCarthy, que a define como “a ciência e a engenharia de fazer máquinas inteligentes, especialmente programas de computador inteligentes.”
Da década de 1950 até a atualidade, muitas coisas mudaram no conceito de Inteligência Artificial. O Deep Learning, por exemplo, surgiu como protótipo em meados de 2010.
Em comparação com o tempo de investimentos em Inteligência Artificial, o Deep Learning foi um salto de pouquíssimos anos que já entrega resultados assertivos.
Agora, tão semelhante ao funcionamento neurológico do cérebro humano, o Deep Learning atinge, enfim, parâmetros de verdadeira inteligência artificial.
A tendência é que o Deep Leraning conte com algorítimos cada vez mais independentes de interferência humana. Em alguns casos, a depender do tamanho de processamento de dados, o algorítimo já é capaz de se atualizar sem interferências, realizando testes autônomos a cada erro ou novo dado que surge.
Além dos desenvolvedores de assistentes virtuais, redes sociais e sites de entretenimento, que utilizam o Machine Learning e o Deep Learning com dados dos usuários colhidos na própria plataforma ou por rastreamento de services; o setor financeiro também tem investido, e muito, em inteligência artificial.
Você já deve ter reparado no uso de assistentes virtuais também em sites e aplicativos de bancos, mas essa tecnologia é amplamente utilizada para a liberação de crédito e prevenção a fraudes.
O setor financeiro, em especial as fintechs, tem grande potencial de desenvolvimento de algorítimos de segurança para transações financeiras e contratação de serviços.
Espera-se que, muito em breve, conceitos mais sofisticados de aplicações de Deep Learning e Machine Learning surjam no setor de ativos financeiros e também na evolução das redes sociais e streamings.
Especialistas ainda debatem sobre quais serão os grandes feitos do Deep Learning daqui a dez anos e quais exigências deverão ser acatadas para garantir a segurança e privacidade individual, mas é certo que a integração homem-computador estará cada vez mais complexa e assertiva.
